2 - Gastos da CEAP distribuído por estado.
2.1 - Como segunda observação, gostaríamos de analisar a distrubuição dos gastos da CEAP no território brasileiro. Nossa primeira análise mostra os gastos totais da CEAP no ano de 2016. Quanto mais escuro tom, maior o gasto. Clique com o mouse sobre os estados para saber o valor dos gastos em reais.
# Importando shapefile (mapa do Brasil)----
shp <- readOGR("Mapa\\.", "BRUFE250GC_SIR", stringsAsFactors=FALSE, encoding="UTF-8")
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile
## Source: "C:\Users\mathe\Documents\CDP\labs_cdp\lab-02\Mapa", layer: "BRUFE250GC_SIR"
## with 27 features
## It has 3 fields
gastosUF <- ceap %>%
filter(valorLíquido >= 0) %>%
filter(substr(dataEmissao,0,4) == "2016") %>%
group_by(sgUF) %>%
summarise(gastos = sum(valorLíquido)) %>%
na.omit()
class(gastosUF)
## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"
# Importando códigos do IBGE e adicionando ao dataset----
ibge <- read.csv("Dados\\estadosibge.csv", header=T,sep=",")
gastosUF <- merge(gastosUF,ibge, by.x = "sgUF", by.y = "UF")
# Fazendo a junção entre o dataset e o shapefile----
gastosBrasil <- merge(shp,gastosUF, by.x = "CD_GEOCUF", by.y = "Código.UF")
#Tratamento e transformação dos dados----
proj4string(gastosBrasil) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs") #adicionando coordenadas geográficas
# Gerando o mapa---
pal <- colorBin("Purples",domain = NULL,n=5) #cores do mapa
state_popup <- paste0("<strong>Estado: </strong>",
gastosBrasil$Unidade.da.Federação,
"<br><strong>Gastos (R$): </strong>",
gastosBrasil$gastos)
leaflet(data = gastosBrasil) %>%
addProviderTiles("CartoDB.Positron") %>%
addPolygons(fillColor = ~pal(gastosBrasil$gastos),
fillOpacity = 0.8,
color = "#BDBDC3",
weight = 1,
popup = state_popup) %>%
addLegend("bottomright", pal = pal, values = ~gastosBrasil$gastos,
title = "Gastos da CEAP por estado no ano de 2016",
opacity = 1)